TY-JUR A2 - Zhong，Junpei Au - Song，Lijun Au - 段，中兴AU - He，Bo Au - Li，Zhe Py - 2018 DA - 2018 DA - 2018 Da - 2018/01/21 TI - 联邦卡尔曼滤波器在神经网络中的应用转移对准SP-3039061 VL - 2018 AB的速度和姿态匹配 - 集中式卡尔曼滤波器始终应用于转移对准（TA）的速度和姿态匹配。但集中的卡尔曼有许多缺点，例如大量的计算，实时性能差，可靠性低。在本文中，基于神经网络的联邦卡尔曼滤波器（FKF）用于TA的速度和姿态匹配，卡尔曼滤波器由两个子漂移中的神经网络调整，联邦滤波器用于熔断信息获得两个子滤波器和全局次优估计。仿真结果表明，基于神经网络的联邦卡尔曼滤波器更好地估计惯性导航系统（INS）的初始姿态未对准角度（INS）惯性导航系统的噪声统计特征尚不清楚，估计误差较小，准确性更高。SN - 1076-2787 UR - https://doi.org/10.1155/2018/3039061 do - 10.1155 / 2018/3039061 jf - 复杂性pb - hindawikw - er -